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本發(fā)明公開了一種多元吸附多維擠密凈化加固垃圾土地基的方法，針對垃圾土地基復(fù)雜的物理化學(xué)性質(zhì)，將多元吸附和多維擠密兩種技術(shù)有機(jī)的結(jié)合，利用一個強(qiáng)穿透能力的打入式鑄鋼錐形樁尖、分級厚壁錐形擴(kuò)孔短管去穿透各種經(jīng)過工業(yè)垃圾化學(xué)作用板結(jié)，或者各種大塊度建筑垃圾阻隔的垃圾層，使處理深度達(dá)到下臥的軟土層。不僅提高了復(fù)合式地基的承載力同時也對垃圾土中的有害氣體或液態(tài)等污染源進(jìn)行了有效的固化、凈化。本發(fā)明所需設(shè)備便于取得，可操作性強(qiáng)。

2021年心理咨詢師中科院考前密訓(xùn)直播課課程目錄 =第1章:第一部分:視頻課程 課時1:心理中科院考前密訓(xùn)1 課時2:心理中科院考前密訓(xùn)1(1月7日錄播) 課時3:心理中科院考前密訓(xùn)2 課時4:心理中科院考前密訓(xùn)2(1月8日錄播) 課時5:心理中科院考前密訓(xùn)3 課時6:心理中科院考前密訓(xùn)13 (1月11日) 錄播 課時7 :心理中科院考前密訓(xùn)4 課時8:心理中科院考前密訓(xùn)4(1月12日錄播) =第2章:第二部分:講義資料 課時9: (1) 考試規(guī)程及復(fù)習(xí)指導(dǎo) 任務(wù)1:考試規(guī)程及復(fù)習(xí)指導(dǎo)pdf 課時10: (2) 心理學(xué)概論、人格與社會心理學(xué)復(fù)習(xí)指導(dǎo)0任務(wù)1:心理學(xué)概論、人格與社會心理學(xué)復(fù)習(xí)指導(dǎo)pdf 課時11: (3) 發(fā)展心理學(xué)、心理健康與心理障礙復(fù)習(xí)指導(dǎo) 0任務(wù)1: (3) 發(fā)展心理學(xué)、心理健康與心理障礙復(fù)習(xí)指導(dǎo)pdf 課時12: (4) 心理咨詢概論、心理咨詢倫理復(fù)習(xí)指導(dǎo) 0任務(wù)1: (4) 心理咨詢概論、心理咨詢倫理復(fù)習(xí)指導(dǎo).pdf 課時13: (5)心理評估復(fù)習(xí) 任務(wù)1: (5)心理評估復(fù)習(xí).pdf

用于CO2分離的膜技術(shù)在天然氣、沼氣的凈化，三次采油中的CO2回收，密閉空間中的CO2 脫除以及減輕溫室效應(yīng)等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用性前景。與傳統(tǒng)的CO2分離技術(shù)相比，膜分離方法具有投資少，能耗低，環(huán)境友好，設(shè)備簡單緊湊、節(jié)約空間、高效靈活、易于操作等優(yōu)點，而且CO2濃度越高，膜法分離越經(jīng)濟(jì)，即使CO2濃度低于5%，用膜法的費用也僅為吸收法的64.7%。可以用于脫除酸性氣體的膜主要有液膜、無機(jī)膜和高分子膜，實際應(yīng)用中滿足氣體分離要求的目前只有高分子膜。但普通的高分子膜也存在高的滲透性和選擇性不能兼得的缺點。含有固定載體的促進(jìn)傳遞膜兼具液膜和普通高分子膜的優(yōu)勢，能同時具有高的分離系數(shù)和透過速率，而且穩(wěn)定性好，是一類很有發(fā)展前途的氣體分離膜，已引起國際上研究者們的極大關(guān)注。本研究成果合成了幾種對CO2具有促進(jìn)傳遞作用的固定載體膜材料，通過載體與CO2的相互作用促進(jìn)CO2在膜內(nèi)的傳遞，因而具有較高的滲透選擇性。同時由于載體是以化學(xué)鍵固定在高分子上，因此具有很好的穩(wěn)定性。本成果以自主開發(fā)的固定載體膜材料為分離層，以多種材質(zhì)的超濾膜為基膜，制備了用于CO2分離的固定載體復(fù)合膜。所研制的復(fù)合膜，其CO2/CH4透過分離性能處于世界領(lǐng)先水平。

該系統(tǒng)基于FT-IR技術(shù)收集微生物細(xì)胞的紅外吸收光譜，通過該系統(tǒng)附帶的軟件對這些指紋圖譜進(jìn)行分析計算，便可完成對微生物的精準(zhǔn)分型。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 該系統(tǒng)基于FT-IR技術(shù)收集微生物細(xì)胞的紅外吸收光譜，通過該系統(tǒng)附帶的軟件對這些指紋圖譜進(jìn)行分析計算，便可完成對微生物的精準(zhǔn)分型，具有廣闊的市場前景，目前僅有德國布魯克公司推出了相關(guān)產(chǎn)品—IR Biotyper。 紅外光譜微生物分型系統(tǒng)NBU-Microbe Typer 成果優(yōu)勢與特點： 國內(nèi)首臺，國際第二臺； 準(zhǔn)確，紅外指紋圖譜技術(shù)，可實現(xiàn)微生物亞種級別分型； 可靠，整機(jī)密閉式設(shè)計，有效排除水分干擾，譜圖更精準(zhǔn)； 快速，3小時內(nèi)可完成96個樣本采樣及分析； 簡單，微生物樣本無需提取蛋白及核酸等，培養(yǎng)后直接涂菌進(jìn)行檢測； 智能，全自動化采集及數(shù)據(jù)處理，無需人工駐守； 便宜，成本遠(yuǎn)低于MLST、PFGE、WGS等分子檢測方法； 靈活，96或48孔樣品板可選。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹產(chǎn)品簡介：　　 MicroMR系列2MHz多維核磁共振巖心分析儀是一款多功能巖心分析設(shè)備，不僅可滿足石油勘探領(lǐng)域的孔隙度、滲透率、飽和度、可動流體飽和度、束縛流體飽和度等相關(guān)分析測試，還可提供二維擴(kuò)散測量。加入擴(kuò)散系數(shù)后可將弛豫時間無法區(qū)分的信息明顯區(qū)分出來，測試結(jié)果客觀真實、精準(zhǔn)度高、重復(fù)性好，儀器性能穩(wěn)定，性價比高。技術(shù)指標(biāo)：1、磁體類型：永磁體；2、磁場強(qiáng)度磁場強(qiáng)度：0.055±0.01T，儀器主頻率約：2MHz；3、探頭線圈直徑：25.4mm；4、擴(kuò)散梯度；應(yīng)用解決方案：1、常規(guī)巖心孔隙結(jié)構(gòu)及流體飽和度；2、二維擴(kuò)散測試應(yīng)用案例一：一維T2分布、D分布應(yīng)用案例二：二維D-T2分布注：儀器外觀如有變動，以產(chǎn)品技術(shù)資料為準(zhǔn)。

XM-614大腦分葉模型 ? XM-614大腦分葉模型可拆分為2部件，大腦作正中矢狀切面，左側(cè)大腦半球作水平切面，并剖開顳葉顯示間腦，小腦作矢狀剖面，按不同功能部位進(jìn)行定位，并用顏色加以區(qū)別。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材質(zhì)：PVC材料

完成人簡介：樊君，西北大學(xué)教授，西北大學(xué)化工學(xué)院副院長， 陜西省化工過程實驗教學(xué)示范中心主任，指導(dǎo)博、碩士生研究方向包括反應(yīng)工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細(xì)化工產(chǎn)品開發(fā)研究等。 成果內(nèi)容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術(shù)的發(fā)展具有十分重要的意義。本項目以制備功能型納米熒光探針為主，主要包括量子點熒光探針（QDs）和稀土摻雜上轉(zhuǎn)換納米顆粒（UCNPs），并利用制備的熒光探針實現(xiàn)了對生物活性分子的定量檢測。項目設(shè)計了基于熒光共振能量傳遞（FRET）的QDs熒光探針和基于CuMn雙摻雜的ZnS QDs比率熒光探針，分別實現(xiàn)了對生物活性分子多巴胺和葉酸的定量檢測（圖13），結(jié)果表明所制備的探針具有較高的選擇性和靈敏度，項目成果將為醫(yī)學(xué)檢測和POCT技術(shù)提供技術(shù)支持。   不同反應(yīng)時間得到的CdTe量子點在紫外燈下的實物圖及其吸收和發(fā)射光譜 成果優(yōu)勢： 量子點(quantum dots，QDs)是指顆粒半徑小于激子波爾尺寸半徑的納米晶粒，屬于三維尺度限域的零維納米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有許多顯著地光學(xué)性質(zhì)：優(yōu)良的抗光漂白能力； 較寬的吸收光譜；發(fā)射光譜窄；較大的斯托克斯位移(Stokes shif)。 成果成熟度：中試階段。 轉(zhuǎn)化方式：技術(shù)轉(zhuǎn)讓等。 市場展望：本項目的研究結(jié)果對提高疾病診治水平，推動醫(yī)學(xué)科技前沿發(fā)展，形成經(jīng)濟(jì)新增長點，帶動大健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展等都將具有十分重要的意義。

福州大學(xué)物信學(xué)院李福山教授、福州大學(xué)化學(xué)學(xué)院鄭遠(yuǎn)輝研究員與TCL集團(tuán)工業(yè)研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發(fā)表。 量子點具有優(yōu)異的光電特性，其圖案化在發(fā)光顯示，熒光標(biāo)記和智能傳感領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應(yīng)用，論文采用高精度噴墨打印技術(shù)制作微米級量子點發(fā)光圖案，創(chuàng)新性的在基板表面構(gòu)建具有隨機(jī)分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強(qiáng)化微米級墨滴蒸發(fā)流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復(fù)制“花狀”發(fā)光圖案；成功應(yīng)用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業(yè)化的價值的不可復(fù)制全彩熒光防偽標(biāo)簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術(shù)對噴墨打印量子點防偽熒光標(biāo)簽進(jìn)行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉(zhuǎn)角度、放大倍率以及這些參數(shù)混合的“花狀”圖案，實現(xiàn)了防偽標(biāo)簽的高效準(zhǔn)確識別。

福州大學(xué)物信學(xué)院李福山教授、福州大學(xué)化學(xué)學(xué)院鄭遠(yuǎn)輝研究員與TCL集團(tuán)工業(yè)研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發(fā)表。 量子點具有優(yōu)異的光電特性，其圖案化在發(fā)光顯示，熒光標(biāo)記和智能傳感領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應(yīng)用，論文采用高精度噴墨打印技術(shù)制作微米級量子點發(fā)光圖案，創(chuàng)新性的在基板表面構(gòu)建具有隨機(jī)分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強(qiáng)化微米級墨滴蒸發(fā)流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復(fù)制“花狀”發(fā)光圖案；成功應(yīng)用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業(yè)化的價值的不可復(fù)制全彩熒光防偽標(biāo)簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術(shù)對噴墨打印量子點防偽熒光標(biāo)簽進(jìn)行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉(zhuǎn)角度、放大倍率以及這些參數(shù)混合的“花狀”圖案，實現(xiàn)了防偽標(biāo)簽的高效準(zhǔn)確識別。

生成模型的研究重點是如何從給定的數(shù)據(jù)集合中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率分布，以及從學(xué)習(xí)到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團(tuán)隊提出將數(shù)據(jù)的聯(lián)合分布概率編碼成量子多體態(tài)的概率幅的模平方。進(jìn)一步地，他們提出在經(jīng)典計算機(jī)上使用矩陣乘積態(tài)(Matrix Product States)來模擬學(xué)習(xí)的過程。矩陣乘積態(tài)的參數(shù)，即張量網(wǎng)絡(luò)的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學(xué)習(xí)算法結(jié)合了量子物理與機(jī)器學(xué)習(xí)各自的優(yōu)點：它不僅可以利用GPU高效地學(xué)習(xí)到模型參數(shù)，還可以利用張量網(wǎng)絡(luò)的靈活性動態(tài)地調(diào)節(jié)模型表達(dá)能力。此外，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機(jī)）相比，玻恩學(xué)習(xí)機(jī)還具備直接生成無關(guān)聯(lián)樣本的強(qiáng)大能力，從而可以高效地生成新的數(shù)據(jù)。 基于量子態(tài)的概率生成模型融合了量子物理與機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，是一個嶄新的研究領(lǐng)域。玻恩學(xué)習(xí)機(jī)借助量子態(tài)內(nèi)稟的概率解釋及其強(qiáng)大的表達(dá)能力，意在為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能提供更為先進(jìn)的生成模型和學(xué)習(xí)算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應(yīng)用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應(yīng)該會是在一臺量子計算機(jī)上實現(xiàn)玻恩學(xué)習(xí)機(jī)，從而以全新的方法進(jìn)行概率型的學(xué)習(xí)和建模。這項工作用使用張量網(wǎng)絡(luò)模擬量子計算機(jī)的運行，向無監(jiān)督量子機(jī)器學(xué)習(xí)邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態(tài)以及它的糾纏譜